Code
rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(chron)
library(corrplot)
library(fuzzyjoin)
library(DT)
df = read.csv("data.csv")
# datatable(df)Badanie opóźnień w ruchu pociągów w okresie 16.05.2022 - 30.05.2022
Wstęp
Cele
Zbadać częstotliwość oraz skalę opóźnień pociągów w danym okresie oraz zależność ich od sytuacji meteorologicznej. Przedstawić tę zależność za pomocą wizualizacji.
Hipotezy
Przed badaniem robimy przypuszczenie, iż gorsza sytuacja pogodowa powoduje większe i częstsze opóźnienia
Zbiór danych
Opis: The dataset contains information about delays on polish railroads published by the Polish State Railways in real time. Data was scraped from https://infopasazer.intercity.pl. It covers the period from the midnight of 2022-05-16 until the midnight of 2022-05-30. Observations were collected every 5 minutes.
Zmienne wyglądają w taki sposób po drobnych zmianach:
datetime - czas w którym dane zostały zeskrapowane id - numer pociągu carrier - przewoźnik start - stacja początkowa end - stacja końcowa delay - current estimated delay name - train station name delay_factor - zfaktoryzowane delay is_late - czy pociąg się spóźnił (TRUE gdy delay>=5, FALSE gdy delay<5)
Dataset został opublikowany w roku 2022 i do teraz ma nie więcej niż 800 pobrań. Nie znalazłem również żadnych raportów z wykorzystaniem tego zbioru, więc można stwierdzić, że zbiór jest dość unikatowy.
Z drugiej strony, zbiór liczy około 4 mln obserwacji, więc jest dla nas dość reprezentatywne.
Opis: Są to archiwowe dane pogodowe dla okresu, odpowiadającego okresu zbierania danych w pierwszym zbiorze. Za lokalizaję wzięto przybliżone koordynaty geograficznego centrum Polski.
Zarys projektu
W tym projekcie po czyszczeniu zbioru danych oraz konwertowaniu poszczególnych zmiennych do właściwego dla nas typu zajmiemy się badaniem zależności pomiędzy pewnymi typami zmiennych za pomocą np. wyznaczenia korelacji pomiędzy zmiennymi numerycznymi. Znajdziemy też średnie opóźnień dla poszczególnych przewoźników lub relacji, uwzględnimy dane pogodowe, żeby wyłapać tę zależność oraz wesprzymy nasze wnioski odpowiednimi wizualicjami. Pomysłem też jest zrobienie liniowego modelu predykcyjnego, który na podstawie danych pogodowych będzie przewidywał średnie opóźnienie na poszczególnych stacji.
Realizacja
Przygotowanie zbiorów danych
Z powodu tego, że zbiór 1 liczy prawie 4 mln obserwacji, wybranie prób reprezentatywnych oraz łączenie w jedyny zbiór znalazły się w oddzielnym pliku, zrenderowana wersja
Code
df = df[, !colnames(df)=="X"]
df[sapply(df, is.character)] = lapply(df[sapply(df, is.character)], as.factor)Code
df$delay_factor = cut(df$delay,
breaks = c(-Inf, 0, 5, 30, 60, Inf),
labels = c("0 min", "1-5 min", "6-30 min", "31-60 min", "> 60 min"),
right = TRUE)
df$is_late = ifelse(df$delay > 1, TRUE, FALSE)Badanie korelacji zmiennych numerycznych
Zbadajmy korelację pomiędzy zmienną delay a zmiennymi odpowiadającymi warunkom pogodowym
Code
library(ggcorrplot)
corr = cor(select_if(df, is.numeric)[,-1])
ggcorrplot(corr,
method = "circle",
type = "upper",
ggtheme = theme_classic,
legend.title = "",
colors = c("darkblue", "white", "darkred"),
outline.color = "darkgrey")
Na zaskoczenie korelacja okazała się bardzo bliska do zera, z czego robimy wniosek, że w ten sposób nie ujawnimy zależności o ile one istnieją. Nie znaczy to jednak że ich nie ma.
Test Chi-Square (V RAZRABOTKIE)
Założenia…
Code
library(ltm)
df$is_rain = ifelse(df$rain!=0, TRUE, FALSE)Model regresji logistycznej (V RAZRABOTKIE)
Model ten jest przydatny do przeprowadzenia przewidywania zmiennej typu logicznego na podstawie wartości predyktorów
Code
library(caret)
df$is_rain = ifelse(df$rain>0, TRUE, FALSE)
sample = sample(c(TRUE, FALSE), nrow(df), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))
train = df[sample, ]
test = df[!sample, ]
rm(sample)
model = glm(is_late~is_rain, family="binomial", data=train)
summary(model)
Call:
glm(formula = is_late ~ is_rain, family = "binomial", data = train)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.702136 0.008092 -210.348 < 2e-16 ***
is_rainTRUE 0.132554 0.018676 7.098 1.27e-12 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 123471 on 141842 degrees of freedom
Residual deviance: 123421 on 141841 degrees of freedom
AIC: 123425
Number of Fisher Scoring iterations: 3Code
predicted = predict(model, test[, colnames(test)!="is_late"], type="response")
predicted = scale(predicted)
predicted_bool = ifelse(predicted>mean(predicted), TRUE, FALSE)
confusionMatrix(factor(test$is_late, levels = c(TRUE, FALSE)), factor(predicted_bool, levels = c(TRUE, FALSE)))Confusion Matrix and Statistics
Reference
Prediction TRUE FALSE
TRUE 1849 7707
FALSE 8746 42503
Accuracy : 0.7294
95% CI : (0.7259, 0.7329)
No Information Rate : 0.8258
P-Value [Acc > NIR] : 1
Kappa : 0.0219
Mcnemar's Test P-Value : 5.852e-16
Sensitivity : 0.17452
Specificity : 0.84650
Pos Pred Value : 0.19349
Neg Pred Value : 0.82934
Prevalence : 0.17425
Detection Rate : 0.03041
Detection Prevalence : 0.15716
Balanced Accuracy : 0.51051
'Positive' Class : TRUE
Code
pscl::pR2(model)["McFadden"]fitting null model for pseudo-r2 McFadden
0.0004005361 Wizualizacje
Mapa Polski
Pokażmy sobie jak opóźnienia zależały od tego, skąd przybył pociąg. Do tego celu wziąłem sobie wszystkie unikalne wartości z kolumny start i za pomocą narzędzia ChatGPT dostałem listę województw w których znajdują się te stacje
Code
stations <- list(
c("Siedlce", "Mazowieckie"),
c("Wejherowo", "Pomorskie"),
c("Warszawa Wschodnia", "Mazowieckie"),
c("Gdańsk Śródmieście", "Pomorskie"),
c("Kraków Główny", "Małopolskie"),
c("Świnoujście", "Zachodniopomorskie"),
c("Kołobrzeg", "Zachodniopomorskie"),
c("Gdańsk Zaspa", "Pomorskie"),
c("Przemyśl Główny", "Podkarpackie"),
c("Gdynia Główna", "Pomorskie"),
c("Jelenia Góra", "Dolnośląskie"),
c("Bohumin", "Śląskie"),
c("Łódź Fabryczna", "Łódzkie"),
c("Radom Główny", "Mazowieckie"),
c("Gdynia Cisowa", "Pomorskie"),
c("Warszawa Zachodnia", "Mazowieckie"),
c("Gdańsk Główny", "Pomorskie"),
c("Mława", "Mazowieckie"),
c("Dęblin", "Lubelskie"),
c("Warszawa Centralna", "Mazowieckie"),
c("Łuków", "Lubelskie"),
c("Szczecin Główny", "Zachodniopomorskie"),
c("Wrocław Główny", "Dolnośląskie"),
c("Żywiec", "Śląskie"),
c("Działdowo", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Skierniewice", "Łódzkie"),
c("Kłodzko Główne", "Dolnośląskie"),
c("Bydgoszcz Główna", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Wodzisław Śląski", "Śląskie"),
c("Konin", "Wielkopolskie"),
c("Częstochowa", "Śląskie"),
c("Ścinawa", "Dolnośląskie"),
c("Choszczno", "Zachodniopomorskie"),
c("Koło", "Wielkopolskie"),
c("Smętowo", "Pomorskie"),
c("Sędziszów", "Świętokrzyskie"),
c("Pruszków", "Mazowieckie"),
c("Gliwice", "Śląskie"),
c("Otwock", "Mazowieckie"),
c("Kłodzko Miasto", "Dolnośląskie"),
c("Gdynia Chylonia", "Pomorskie"),
c("Włocławek", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Skarżysko-Kamienna", "Świętokrzyskie"),
c("Teresin Niepokalanów", "Mazowieckie"),
c("Tłuszcz", "Mazowieckie"),
c("Przeworsk", "Podkarpackie"),
c("Lębork", "Pomorskie"),
c("Kluczbork", "Opolskie"),
c("Katowice", "Śląskie"),
c("Wyrzysk Osiek", "Wielkopolskie"),
c("Racibórz", "Śląskie"),
c("Opole Główne", "Opolskie"),
c("Rzeszów Główny", "Podkarpackie"),
c("Zwardoń", "Śląskie"),
c("Krzyż", "Wielkopolskie"),
c("Stalowa Wola Południe", "Podkarpackie"),
c("Tychy Lodowisko", "Śląskie"),
c("Elbląg", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Legnica", "Dolnośląskie"),
c("Inowrocław", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Żyrardów", "Mazowieckie"),
c("Sulejówek Miłosna", "Mazowieckie"),
c("Bytom", "Śląskie"),
c("Zgorzelec", "Dolnośląskie"),
c("Sochaczew", "Mazowieckie"),
c("Dębica", "Podkarpackie"),
c("Bielsko-Biała Główna", "Śląskie"),
c("Trzebinia", "Małopolskie"),
c("Sieradz", "Łódzkie"),
c("Łowicz Przedmieście", "Łódzkie"),
c("Nowy Bieruń", "Śląskie"),
c("Malbork", "Pomorskie"),
c("Końskie", "Świętokrzyskie"),
c("Radomsko", "Łódzkie"),
c("Warszawa Zachodnia peron 9", "Mazowieckie"),
c("Kościerzyna", "Pomorskie"),
c("Gniezno", "Wielkopolskie"),
c("Kędzierzyn-Koźle", "Opolskie"),
c("Toruń Główny", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Międzylesie", "Dolnośląskie"),
c("Piła Główna", "Wielkopolskie"),
c("Trzebnica", "Dolnośląskie"),
c("Lublin Główny", "Lubelskie"),
c("Płock", "Mazowieckie"),
c("Chojnice", "Pomorskie"),
c("Krynica-Zdrój", "Małopolskie"),
c("Lubliniec", "Śląskie"),
c("Nowogard", "Zachodniopomorskie"),
c("Kłodawa", "Lubuskie"),
c("Mińsk Mazowiecki", "Mazowieckie"),
c("Łowicz Główny", "Łódzkie"),
c("Wołomin Słoneczna", "Mazowieckie"),
c("Piwniczna", "Małopolskie"),
c("Rawicz", "Wielkopolskie"),
c("Jarocin", "Wielkopolskie"),
c("Leszno", "Wielkopolskie"),
c("Ostrowiec Świętokrzyski", "Świętokrzyskie"),
c("Głogów", "Dolnośląskie"),
c("Łęczyca", "Łódzkie"),
c("Zawiercie", "Śląskie"),
c("Jabłonowo Pomorskie", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Grodzisk Mazowiecki", "Mazowieckie"),
c("Słupsk", "Pomorskie"),
c("Chałupki", "Śląskie"),
c("Zagórz", "Podkarpackie"),
c("Grudziądz", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Gorzów Wielkopolski", "Lubuskie"),
c("Łódź Kaliska", "Łódzkie"),
c("Łazy", "Mazowieckie"),
c("Szczecinek", "Zachodniopomorskie"),
c("Modlin", "Mazowieckie"),
c("Mogilno", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Hel", "Pomorskie"),
c("Radzymin", "Mazowieckie"),
c("Ciechanów", "Mazowieckie"),
c("Zbąszynek", "Lubuskie"),
c("Krotoszyn", "Wielkopolskie"),
c("Białystok", "Podlaskie"),
c("Góra Kalwaria", "Mazowieckie"),
c("Kielce", "Świętokrzyskie"),
c("Drzewica", "Łódzkie"),
c("Warszawa Główna", "Mazowieckie"),
c("Piotrków Trybunalski", "Łódzkie"),
c("Koszalin", "Zachodniopomorskie"),
c("Poznań Główny", "Wielkopolskie"),
c("Reda", "Pomorskie"),
c("Kartuzy", "Pomorskie"),
c("Zgierz", "Łódzkie"),
c("Kozłów", "Małopolskie"),
c("Łódź Widzew", "Łódzkie"),
c("Warka", "Mazowieckie"),
c("Sobolew", "Mazowieckie"),
c("Sierpc", "Mazowieckie"),
c("Lubin", "Dolnośląskie"),
c("Laskowice Pomorskie", "Pomorskie"),
c("Kutno", "Łódzkie"),
c("Kamień Pomorski", "Zachodniopomorskie"),
c("Bielawa Zachodnia", "Dolnośląskie"),
c("Celestynów", "Mazowieckie"),
c("Warszawa Lotnisko Chopina", "Mazowieckie"),
c("Olkusz", "Małopolskie"),
c("Włoszczowa", "Świętokrzyskie"),
c("Wągrowiec", "Wielkopolskie"),
c("Skoczów", "Śląskie"),
c("Kwidzyn", "Pomorskie"),
c("Świnoujście Port", "Zachodniopomorskie"),
c("Mrozy", "Mazowieckie"),
c("Warszawa Gdańska", "Mazowieckie"),
c("Tomaszów Mazowiecki", "Łódzkie"),
c("Olsztyn Główny", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Bohumin Vrbice", "Śląskie"),
c("Zgierz Północ", "Łódzkie"),
c("Muszyna", "Małopolskie"),
c("Wałcz", "Zachodniopomorskie"),
c("Gdańsk Wrzeszcz", "Pomorskie"),
c("Rzepin", "Lubuskie"),
c("Ostrów Wielkopolski", "Wielkopolskie"),
c("Strzelin", "Dolnośląskie"),
c("Terespol", "Lubelskie"),
c("Skawina", "Małopolskie"),
c("Kaliska Kujawskie", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Kalisz", "Wielkopolskie"),
c("Ostrołęka", "Mazowieckie"),
c("Pilawa", "Mazowieckie"),
c("Legionowo Piaski", "Mazowieckie"),
c("Lubań Śląski", "Dolnośląskie"),
c("Nasielsk", "Mazowieckie"),
c("Sławków", "Śląskie"),
c("Loecknitz", "Zachodniopomorskie"),
c("Wieliszew", "Mazowieckie"),
c("Zielona Góra Główna", "Lubuskie"),
c("Grodzisk Wielkopolski", "Wielkopolskie"),
c("Piaseczno", "Mazowieckie"),
c("Goleniów", "Zachodniopomorskie"),
c("Jelcz-Laskowice", "Dolnośląskie"),
c("Warszawa Rembertów", "Mazowieckie"),
c("Wierzchucin", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Suwałki", "Podlaskie"),
c("Tuplice", "Lubuskie"),
c("Siechnice", "Dolnośląskie"),
c("Kępno", "Wielkopolskie"),
c("Kąty Wrocławskie", "Dolnośląskie"),
c("Milicz", "Dolnośląskie"),
c("Pruszcz Gdański", "Pomorskie"),
c("Gdynia Stocznia-Uniwersytet Morski", "Pomorskie"),
c("Ełk", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Frankfurt/Oder", "Lubuskie"),
c("Tantow", "Zachodniopomorskie"),
c("Oleśnica", "Dolnośląskie"),
c("Toruń Wschodni", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Czeremcha", "Lubelskie"),
c("Koluszki", "Łódzkie"),
c("Węgliniec", "Dolnośląskie"),
c("Oświęcim", "Małopolskie"),
c("Dąbrowa Górnicza Ząbkowice", "Śląskie"),
c("Tarnów", "Małopolskie"),
c("Czachówek Południowy", "Mazowieckie"),
c("Polanica-Zdrój", "Dolnośląskie"),
c("Przysucha", "Mazowieckie"),
c("Ustka", "Pomorskie"),
c("Lichkov", "Czechy"),
c("Odolanów", "Wielkopolskie"),
c("Iława Główna", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Chełmża", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Sosnowiec Główny", "Śląskie"),
c("Zebrzydowice", "Śląskie"),
c("Szklarska Poręba Górna", "Dolnośląskie"),
c("Błonie", "Mazowieckie"),
c("Miechów", "Małopolskie"),
c("Nakło nad Notecią", "Kujawsko-Pomorskie"),
c("Rogoźno Wielkopolskie", "Wielkopolskie"),
c("Orzesze", "Śląskie"),
c("Tarnowskie Góry", "Śląskie"),
c("Kudowa-Zdrój", "Dolnośląskie"),
c("Kolbuszowa", "Podkarpackie"),
c("Kostrzyn", "Lubuskie"),
c("Tczew", "Pomorskie"),
c("Września", "Wielkopolskie"),
c("Legionowo", "Mazowieckie"),
c("Chełm", "Lubelskie"),
c("Namysłów", "Opolskie"),
c("Ziębice", "Dolnośląskie"),
c("Kościan", "Wielkopolskie"),
c("Busko-Zdrój", "Świętokrzyskie"),
c("Pabianice", "Łódzkie"),
c("Stargard", "Zachodniopomorskie"),
c("Chojna", "Zachodniopomorskie"),
c("Starczów", "Dolnośląskie"),
c("Luzino", "Pomorskie"),
c("Wołów", "Dolnośląskie"),
c("Medyka", "Podkarpackie"),
c("Kamieniec Ząbkowicki", "Dolnośląskie"),
c("Giżycko", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Gryfino", "Zachodniopomorskie"),
c("Wałbrzych Miasto", "Dolnośląskie"),
c("Pszczyna", "Śląskie"),
c("Brzeg", "Dolnośląskie"),
c("Nysa", "Opolskie"),
c("Opoczno", "Łódzkie"),
c("Horyniec-Zdrój", "Lubelskie"),
c("Pionki", "Mazowieckie"),
c("Gołańcz", "Wielkopolskie"),
c("Władysławowo", "Pomorskie"),
c("Małkinia", "Mazowieckie"),
c("Wałbrzych Główny", "Dolnośląskie"),
c("Gdańsk Rębiechowo", "Pomorskie"),
c("Pierściec", "Śląskie"),
c("Kalisz Pomorski", "Zachodniopomorskie"),
c("Piechowice", "Dolnośląskie"),
c("Łódź Olechów Łoc", "Łódzkie"),
c("Piasecznica", "Mazowieckie"),
c("Świebodzin", "Lubuskie"),
c("Malczyce", "Dolnośląskie"),
c("Czempiń", "Wielkopolskie"),
c("Łódź Chojny", "Łódzkie"),
c("Warszawa Falenica", "Mazowieckie"),
c("Forst Lausitz", "Niemcy"),
c("Czechowice-Dziedzice", "Śląskie"),
c("Grzmiąca", "Zachodniopomorskie"),
c("Mezimesti", "Czechy"),
c("Jagodin", "Serbia"),
c("Bierutów", "Dolnośląskie"),
c("Sucha Beskidzka", "Małopolskie"),
c("Tychowo", "Zachodniopomorskie"),
c("Białogard", "Zachodniopomorskie"),
c("Nowy Sącz", "Małopolskie"),
c("Wrocław Stadion", "Dolnośląskie"),
c("Gdańsk Osowa", "Pomorskie"),
c("Dorohusk", "Lubelskie"),
c("Opole Wschodnie", "Opolskie"),
c("Czersk", "Pomorskie"),
c("Gągławki", "Pomorskie"),
c("Warszawa Gocławek", "Mazowieckie"),
c("Cieszyn", "Śląskie"),
c("Bednary", "Wielkopolskie"),
c("Bystrzyca Kłodzka Przedmieście", "Dolnośląskie"),
c("Raszówka", "Dolnośląskie"),
c("Zator", "Małopolskie"),
c("Warszawa Wawer", "Mazowieckie"),
c("Prostynia", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Małdyty", "Warmińsko-Mazurskie"),
c("Jeleśnia", "Małopolskie")
)
wojew = do.call(rbind, lapply(stations, function(x) data.frame(start = x[[1]], region = x[[2]])))
dfwoj = merge(x = df, y = wojew, by = "start")
rm(wojew)Po łączeniu tej listy z naszą wyjściową ramką danych wybierzmy sobie kilka cech które chcemy zwizualizować
Code
leaderinwoj = dfwoj %>%
group_by(region, carrier)%>%
summarise(avg = mean(delay)) %>%
slice(which.max(avg))
bigbywoj = dfwoj %>%
group_by(region) %>%
summarise(more_by_10 = 100*sum(delay>5)/n())Code
library(rgeoboundaries)
poland_void <- gb_adm1("Poland")
voiv <- c("Podkarpackie", "Podlaskie", "Łódzkie", "Dolnośląskie", "Opolskie", "Świętokrzyskie",
"Mazowieckie", "Wielkopolskie", "Małopolskie", "Lubuskie", "Kujawsko-Pomorskie",
"Pomorskie", "Zachodniopomorskie", "Lubelskie", "Warmińsko-Mazurskie", "Śląskie")
poland_void$shapeName = voiv
bigbywoj_map = merge(poland_void, bigbywoj, by.x = "shapeName", by.y = "region")
bigbywoj_map %>%
ggplot(aes(fill=more_by_10)) +
geom_sf(show.legend = c(alpha=F), color = "white") +
scale_fill_gradient(low = "lightgreen", high = "darkgreen") +
labs(fill="%") +
theme_minimal() +
ggtitle("Odsetek opóźnień większych od 10 min")
Widzimy, że najwięcej istotnych opóźnień pojawia się w relacjach które przybywają z województw granicznych naszego kraju. Ma to sens, gdyż pociągi te mogą czekać na często spóźnione pociągi jadące zza granicy z takich krajów, jak Niemcy, Czechy czy Ukraina
Code
leaderinwoj_map = merge(poland_void, leaderinwoj, by.x = "shapeName", by.y = "region")
leaderinwoj_map %>%
ggplot(aes(fill=carrier)) +
geom_sf(show.legend = c(alpha=F), color = "white") +
labs(fill="") +
theme_minimal() +
ggtitle("Przewoźnik z największą średnią opóźnień")
Okazało się, że PKP IC jest leaderem w każdym wojewodztwie oprócz Świętokrzyskiego, w tym ostatnim z kolei najbardziej się spóźniały Koleje Mazowieckie. Może to być spowodowane tym, że PKP IC jest największym przewoźnikiem kolejowym w Polsce, jego relacje są dłuższe a więc bardziej są poddane czynnikom sprzyjającym opóźnieniom
Przewoźnicy
Code
library(ggridges)
library(plotly)
delay_summary = df %>%
group_by(carrier, delay_factor) %>%
summarise(count = n(), .groups = 'drop')
total_counts = delay_summary %>%
group_by(carrier) %>%
summarise(total_count = sum(count), .groups = 'drop')
delay_summary = delay_summary %>%
left_join(total_counts, by = "carrier") %>%
mutate(count = 100*count / total_count)
bar_plot = ggplot(delay_summary, aes(x = carrier, y = count, fill = delay_factor)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
labs(
title = "Odsetek opóźnień różnych stopni",
#x = "Carrier",
y = "Procent opóźnień",
fill = ""
) +
xlab("") +
theme_minimal(base_size = 15) +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(face = "bold"),
legend.position = "right"
)
interactive_plot = ggplotly(bar_plot)
interactive_plot = interactive_plot %>%
layout(
xaxis = list(tickangle = 45)
)
interactive_plotWidzimy, że każdy przewoźnik ma trend do tego, że tych większych opóźnień ma mniej niż mniejszych, przy czym znacznie więcej relacji wykonał z opóźnieniem <5 min, jednak warto zauważyć, że na przykład PKP IC ma tą różnicę najmniej widoczną
Code
df$day = as.POSIXlt(df$datetime)$mday
avg_by_day_carr = df%>%
group_by(day, carrier) %>%
summarise(avg = mean(delay))
avg_by_day_carr %>%
ggplot(aes(x = factor(day), fill = carrier, y = avg)) +
geom_bar(position = 'dodge', stat = "identity") +
theme_minimal() +
ylab("Średnie opóźnienie") +
xlab("Dzień kwietnia 2022")+
ggtitle("Rozkład opóźnień u przewoźników każdego dnia")+
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"), legend.position = "bottom", legend.text = element_text(size = 8, face = "bold"), legend.title = element_blank(), legend.key.height = unit(1, "line"), legend.key.width = unit(0.3, "line"), legend.margin = margin()) 
Widzimy, że w każdym dniu (za wyjątkiem 16 i 19) najbardziej się spóźniał PKP IC. Natomiast Koleje Dolnośląskie Mazowieckie i Śląskie w kulku dniach nie za bardzo odstawały od PKP IC. Prawdopodobnie związane to jest z tym, że przewoźnicy ci działają w obrębie olbrzymich miast i metropolii: Warszawy, Wrocławia i Górnośląsko-Zagłębiowskiej Metropolii, mających skomplikowany system kolejowy, wraźliwy na zakłócenia ruchu.
Code
ggplot(df, aes(x = carrier, y = log(delay), fill = carrier))+
geom_violin()+
xlab("")+
ylab("Opóźnienia") +
ggtitle("Rozkład opóźnień")+
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"), legend.position = "bottom", legend.text = element_text(size = 8, face = "bold"), legend.title = element_blank(), legend.key.height = unit(1, "line"), legend.key.width = unit(0.3, "line"), legend.margin = margin(), axis.text.x = element_blank()) 
Ciekawą obserwacją jest to, że niektóre przewoźniki, takie jak SKM w Trójmieście, KŚ lub KM mają znaczną część obserwacji z opóźnieniami bliskimi do zera, czyli w pewnym momencie następuje pewny skok tych wartości, wówczas u innych liczba obserwacji z większymi opóźnieniami zmienia się raczej w sposób ciągły bez nagłych skoków. Można zrobić przypuszczenie, że te pierwsze przewoźniki mają albo bardzo niskie, albo raczej wysokie opóźnienie przez to, że na ich działanie mają wpływ w większości przypadków czynniki występujące rzadko, takie jak np wypadki, awaria sieci trakcyjnej lub taboru, wówczas gdy ta druga grupa raczej zależy od częstych i mniej znaczących czynników takich jak np zakłócenia w ruchu lub oczekiwanie na inny pociąg